package com.atguigu.flink.chapter05.transform;

import com.atguigu.flink.bean.WaterSensor;
import com.atguigu.flink.function.WaterSensorMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @Author lzc
 * @Date 2023/6/19 08:52
 */
public class ReduceDemo_3 {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port", 2000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(1);
        // 不同 sensor 的水位和
        env
            .readTextFile("input/sensor.txt")
            .map(new WaterSensorMapFunction())
            //.keyBy( ws -> ws.getId())
            .keyBy(WaterSensor::getId)  // 方法引用
            .reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {
                // 参数 1:上次聚和的结果
                // 参数 2: 本次要聚和的元素
                // 返回值: 本次聚和的结果
                // 每个 key 的第一条数据来的时候, 不会触发这个方法, 直接出结果
                @Override
                public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, //
                                          WaterSensor value2) throws Exception {
                    //System.out.println(value1.getId());
                    value1.setTs(value1.getTs() + value2.getTs());
                    value1.setVc(value1.getVc() + value2.getVc());
                    return value1;
                }
            })
        
            .print();
        
        
        
        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
/*
聚合算子:
1.必须先 keyBy, 再聚合
2.
    sum(position)  元组聚合
    sum(field) pojo 类型的某个属性进行聚会
3. 非分组和聚和字段, 取的是第一个值

----
sum
max min
maxBy minBy
    随着最大或最小取其他值
    
    true: 当出现相同最大或最小的时候,是否取第一个

reduce
  1. 输出类型和输入类型保持一致
  2. 当某个 key 的第一个元素来的时候,不会触发聚和逻辑, 直接输出结果
    
-------
select
    id,
    sum(vc)
from t
group by id;
 */